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ターゲティング配信とデータベースマーケティング

 アドサーバーの登場で、ユーザーごとに別々の広告を送り込める技術が確立していることを前回解説した。このターゲティング技術は、ブラウザを個別認識し、そのユーザーのネットでの行動履歴(どんなコンテンツのサイトを訪問しているか、その頻度、滞在時間など)をデータにコミュニケーション対象者を特定することができる。

 従来の広告メディアの場合、広告商品のターゲットをいったん性別・年齢などの属性(デモグラフィックデータ)に置き換えて、それを媒体の視聴ないし閲読者の属性と擦り合わせて出稿媒体を選ぶケースが多い。ところがネットでは(性別や年齢は分からないが)ユーザーの様々なアクションから嗜好・関心・興味といったサイコグラフィカルなターゲティングが可能である。もともと「こういう商品に関心のあるのはこんな年代の男性」とかターゲットをデモグラフィックに置き換えているのだから、むしろダイレクトなターゲティング手法である。

◆広告配信用ユーザーデータベース取得方法


【登録データ】

 情報配信申込やインセンティブによってユーザー自ら個人情報を登録。性別・年齢・居住地域などのデモグラフィック情報を取ることができる。現状ではオプトインメールのDBとして活用されている。

【行動履歴データ】

 ユーザーのブラウザを個別に認識させることで個人を特定。アクセス履歴(訪問サイト、訪問頻度、滞留時間など)をもとに関心領域ごとのクラスターに分類。

 このターゲティング技術は、データベースマーケティングの視点から見ても、実に画期的といえる。顧客や見込み客の住所・氏名などユーザー側に登録してもらわなければ得られない情報をデータベース化するには相当なコストがかかる。またユーザーに申告してもらう情報は時間が経つと劣化する。ところが、ブラウザごとに閲覧履歴や購買履歴で構築するデータベースは(あくまで匿名で住所・氏名は分からないが)、登録のアクションが必要ない分、低コストでリアルタイムな情報管理が可能である。

 オンラインでのマーケティングには「顧客の囲い込み」や「ロイヤルユーザー化」のプロセス(=e- CRM)が重要であるが、効率的な見込客へのコミュニケーションや来店誘導もたいへん重要な課題となる。顧客リストにまで持ち込む以前の、見込客へのコミュニケーションに個別ユーザーへのターゲティング配信はたいへん有効な手段だ。

 ブラウザベースのユーザーデータベースの場合、オフィスでの私と家からネット接続する私は、別の人間として認識されることになる。しかしよく考えて見ると、会社でのウェブ閲覧とホームユースとではかなり違った使い方をしているし、むしろ違うユーザーとして認識した方がいいのかもしれない。一人の人間を TPOで切り分けて別々の対象とするデータベースマーケティング手法も確立するだろう。住所や氏名までつきとめなくても、有効なデータベースとなり得る。インターネットならではの「マススケールでのワン・トゥ・ワンのコミュニケーション」を広告主がそれぞれに対象者データベースをもって行なう事も可能になってくる。

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